机器人保留乳头乳房切除术并即刻重建

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06860217

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：乳腺癌、导管原位癌（DCIS）、BRCA基因突变。历史上，肌肉覆盖，无论是全部还是部分，一直被提倡作为保留乳头乳房切除术后的首选方法，因为它为植入物增加了一层额外的血管化覆盖。然而，当前的实践已朝着胸肌前植入物重建方向发展，因为与胸肌下方法相比，它减少了动画畸形、疼痛和肌肉痉挛，同时保持了最佳的美学效果。在普通手术（开放技术）中使用胸肌前（皮下）植入物的限制之一与植入物直接接触手术伤口有关，这导致了因伤口裂开而导致的高植入物丢失率。在这个意义上，手术伤口的乳房外定位（如在机器人乳房切除术中）允许更安全地放置胸肌前植入物。

机器人乳头保留乳房切除术联合即刻胸肌前植入物重建，相较于传统开放乳头保留乳房切除术联合胸肌后植入物重建，可能实现更精确的解剖分离并改善美容效果；然而，关于胸肌前重建的可行性、安全性的数据以及生活质量（QoL）评估均有限。这项单中心前瞻性试验旨在分析24例连续接受机器人乳头保留乳房切除术及胸肌前植入物重建患者的围手术期数据、术后并发症、肿瘤学结局，并分析患者报告结局指标（PROMs）。伴随终点是比较手术特征结局指标与术后并发症结局。第二阶段时间线是评估局部区域复发、远处复发累积发生率、无病生存期和总生存期的长期分析，中位随访时间为5年。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。